一种基于网络嵌入的社区发现方法

• 作者: 卜湛 叶雅玲 王瑞国
• 来源期刊: 聊城大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 社区发现 网络嵌入 领袖节点 LIK-means算法
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 系统集成与优化算法研究
• 页码范围: 72-80
• 页数: 9页
• 分类号: N93
• 字数: 8341字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19728/j.issn1672-6634.2019.04.012

摘要

社区发现是社会网络分析的重要任务,有助于理解中观尺度的网络结构.现有的诸多社区发现方法仅考虑网络的拓扑信息,忽略了网络中每个节点所包含的属性信息.为此,本研究首先基于社会网络的拓扑结构信息与节点属性信息分别构建初始特征矩阵;然后基于网络嵌入模型,融合初始特征矩阵的主成分信息,构建共识嵌入矩阵;最后,给出社会网络中"领袖节点"的泛化定义形式,并提出一种改进的图聚类算法(LIK-means)挖掘社会网络中潜在的社区结构.实验表明,LIK-means较其他经典算法有较好的可扩展性,同时在真实社会网络中的社区识别精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卜湛	南京财经大学软件工程系	3	17	2.0	3.0
2	王瑞国	南京财经大学软件工程系	1	2	1.0	1.0
3	叶雅玲	南京财经大学软件工程系	1	2	1.0	1.0